论文总字数：15383字

目 录

1.引言 5

1.1研究背景及意义 5

1.2国内外研究现状 5

1.3研究内容 7

2.材料与方法 7

2.1试验区概况 7

2.2田间测量指标 7

2.3数据处理 8

3.结果与分析 8

3.1生育期内气象因子的变化 8

3.2两种玉米蒸腾量变化差异 9

3.2.1两种玉米日平均蒸腾量变化差异 9

3.2.2两种玉米日累计蒸腾量差异 10

3.2.3两种玉米蒸腾量日变化规律 10

3.3玉米蒸腾量与各气象因子的关系分析 11

3.3.1太阳辐射强度对玉米蒸腾量的影响 11

3.3.2温度对玉米蒸腾量的影响 12

3.3.3相对湿度对玉米蒸腾量的影响 12

3.3.4风速对玉米蒸腾量的影响 13

3.3.5各气象因子与玉米蒸腾量的关系模型研究 13

4.结论 14

参考文献 15

致 谢 17

用茎流计测定夏玉米蒸腾量及其影响因素分析

次珠

,China)

Abstract: In order to study the transpiration of summer maize in Nanjing area and its influencing factors. In this paper, stem flow meter from July 10, 2016 to October 15 in Nanjing University of Information Engineering Agricultural Meteorological Comprehensive Experimental Planted varieties are sweet corn and common corn cultivation. Station. Research shows that: (1) The daily transpiration of sweet corn and common maize increased first and then decreased gradually. During the determination period, the sweet corn transpiration reached the maximum value of 71.9 g / h on September 14, and the daily corn transpiration Reaching a maximum of 48.3g / h. (2) Corn transpiration has obvious diurnal changes, transpiration began to increase rapidly from 10:00, reaching the maximum between 12:30 and 13:00. (3) The cumulative amount of sweet corn and common maize is concentrated between 9:00 and 20:00, and the average daily transpiration and daily accumulation of sweet corn is greater than that of common corn. On September 9, sweet corn and common corn The cumulative transpiration was divided into 1599.5 g / h and 622.2 g / h. (4) There was a significant linear correlation between maize transpiration and solar radiation intensity, relative humidity, temperature and wind speed. The solar radiation intensity and relative humidity had a great influence on maize transpiration and positive correlation with solar radiation. Relative humidity was negatively correlated, and the correlation was good, the correlation coefficients were 0.99 and 0.54 respectively. The regression equation was also established by gradually multiple linear regression analysis of maize transpiration and meteorological factors.

Key words: Stem flow meter; transpiration; climatic factor; radiation intensity; Relative humidity

1.引言

1.1研究背景及意义

南京位于我国大陆东部区域，属于半湿润气候区，在南京地区种植的玉米品种优良，为该地区农业以及经济重要的支柱以及特色农产品之一，同时也是该地区农民的重要收入之一。玉米是主要的粮食作物，在我国很多地区均具有普遍的种植，同时玉米也是我国重要的农贸产品。

作物蒸散是明确农田生态系统的水分平衡的重要指标，包含土壤蒸发与作物蒸腾^[1]。作物的蒸腾是个复杂的生理过程，它直接影响着作物的正常发育，受作物自身形态结构、生理状况制约，还受气象、水文、土壤等各种外界因素是蒸腾传输过程的影响^{[2, 3]}，其中主要的气象因子有空气温度、空气相对湿度、风速、太阳辐射强度等^[4]。目前，对植被蒸腾量参数估算的模型有很多，例如Jensen-Haise模型、Priestley-Taylor模型、 Penman-Monteith模型等等，上述这些模型主要是基于植被、土壤、气象等实际勘测资料对其蒸腾量进行计算的^[5]。另外存在一些系统分析方法，主要是考虑生态需水耦合以及土壤-植被-环境系统所建立的蒸腾量系统模型，比如SWAT模型、TOPOG模型等等。还有些借助仪器对植物蒸腾量进行测定，比如：热扩散探针法、热平衡法、热脉冲技术法等等^[6]。上述所提到的对植被蒸腾量的计算、测定方法中，茎流计法主要是采用注射并且通过测定可以检测的示踪剂来计算植被中树液的流动速度，并根据此流动速度来推断出水分的利用情况，该方法能够提高试验效率，并且测得的采样数据能够实现自动存储，便于后期利用^[6]。农作物的蒸腾量是植物的水分主要消耗部分，是进行地区水利规划、灌排工程规划、农田灌溉实施的科学依据^[5]。农作物的蒸腾速率的缺水信息及时预报，提高农业水利用效率，水资源高效合理利用，灌溉农业的准确测定对于节水农业的研究和发展具有重要意义^[7]。

1.2国内外研究现状

蒸腾可以被认为是从农业角度来看的蒸散量的生产部分^[8]。测定农作物的蒸发蒸腾量的方法目前有微气象学法（波文比—能量平衡法、涡度相关法），水文学方法^[9]（蒸渗仪法、水量平衡法），遥感法，茎流计法（热平衡法、热扩散法、热脉冲法）^[6]。本次试验主要以茎流计法测量作物的蒸发蒸腾量。

茎流计（Sap Flow Gauge），是一种直接测定植物液流速率的仪器，目前较为广泛应用，茎流计法优点是测量结果精度高、操作简单、易于维护，能够较准确地对测出作物蒸腾耗水量^[6]。仇群伊等与传统方法相比较，茎流计能保证在基本不毁坏植物正常发育的状态下，进行持续动态来测定植物液流量,且具有更高的精确度，使用更加简单方便^[6]。茎流计包含有热脉冲技术、热平衡法、热扩散法^[6]。谢华等利用茎流计测定冬小麦茎流量与Penman-Monteith公式计算冬小麦茎流量进行比较，发现茎流计能够准确地测出冬小麦蒸腾速率及其变化规律，且与Penman-Monteith公式所得结果具有相似，验证茎流计的准确性和实用性^[3]。

热脉冲技术法，1932年是由德国生物学家罗伯特·胡伯提出，并首次用于测定植物茎流规律^[7]。Lassie J P.在1997年研究表明热脉冲速率和实际蒸腾速率之间具有显著相关^[10]。Nicolas Ｅ.等应用热脉冲茎流计法测定11年杏树的蒸腾量与应用水量平衡法测出的蒸腾量相比较，研究表明热脉冲茎流计法测定值比水量平衡法测定值低，但两者变化规律非常一致^[10]。刘德林等研究了玉米蒸腾规律，以盆栽夏季玉米为材料，用称重法和用茎流计测定结果比较，结果表明，两者测出蒸腾量日变化规律相似，且两者测出蒸腾量平均相对误差和绝对误差分别为5.68%和2.03（株°h），因此表明GREENSPAN茎流计可以准确地测出作物的茎流量^[11]。

热扩散法是由法国农科院的Granier等在热脉冲技术基础上进行改造获得的，该方法是主要用于测定单株耗水和树木液流流速方面^{[7, 12]}。它的探针能够持续发热，且相当于热脉冲技术，可以持续或任意时间间隔茎流流速测定，具有更高的精确度，已得到普遍应用，是目前测定树干液流量首选方法^[7]。庞卓等利用改进的SF-L型热扩散式树液流测定装置测定了油松和侧柏树干的液流速率，对树干温度梯度、加热温差、气象因子和土壤水分因子进行了连日同步监测得结果，并进行分析变化规律，研究表明温度梯度对热扩散法测定的液流速率的影响很大，不可忽视^[13]。刘庆新等综述了热扩散方法测定作物蒸腾耗水量相对准确，但测定值于真实值之间存在着潜在误差，研究了这种潜在误差，并给出了解决潜在误差的方法^[14]。

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